检索结果-内蒙古大学图书馆

中国图象图形学报 2009年第2期14卷 208-213页

作者：张熠张桂林华中科技大学图像识别及人工智能研究所图像信息处理与智能控制教育部重点实验室武汉430074

提出了一种基于L1总变分模型的对数商图像光照不变人脸识别算法。用L1总变分模型作为低通滤波算子对图像平滑滤波,得到图像光照分量的估计,然后在对数域中定义原图像与其光照分量的商为光照归一化图像,并用该图像作为光照不变量进行人... 详细信息

提出了一种基于L1总变分模型的对数商图像光照不变人脸识别算法。用L1总变分模型作为低通滤波算子对图像平滑滤波,得到图像光照分量的估计,然后在对数域中定义原图像与其光照分量的商为光照归一化图像,并用该图像作为光照不变量进行人脸识别。基于L1总变分模型的平滑滤波具有较好的边缘保持作用,能有效地消除光晕现象,并且参数设置简单。在YaleB和CMU PIE人脸图像库上的试验结果表明,该算法能有效地提高人脸识别系统在不同光照条件下的识别率。

关键词：商图像总变分模型光照归一化人脸识别

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基于空域相关滤波和总变分模型的图像去噪

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计算机工程与应用 2012年第31期48卷 175-178页

作者：陈寅银黄有度合肥工业大学数学学院合肥230009

针对总变分(TV)模型对图像的细节不敏感以及去噪的同时易造成边缘模糊的缺陷,提出了一种图像去噪的新算法。根据图像经过小波分解以后,细节主要集中在高频部分,而取相邻尺度的小波系数进行相关计算,可以提高边缘的定位精度。利用小波高... 详细信息

针对总变分(TV)模型对图像的细节不敏感以及去噪的同时易造成边缘模糊的缺陷,提出了一种图像去噪的新算法。根据图像经过小波分解以后,细节主要集中在高频部分,而取相邻尺度的小波系数进行相关计算,可以提高边缘的定位精度。利用小波高频系数的相关计算来控制TV模型的扩散,在去噪的同时保护了边缘细节。仿真实验采用三种典型的离散方法,结果显示该算法处理的去噪图像视觉效果有所改善,且信噪比也有很大提高。

关键词：图像去噪峰值信噪比空域相关滤波总变分模型

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基于总变分模型的工业X射线图像加性噪声与乘型噪声去除比较

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城市建设理论研究(电子版) 2017年第8期 271-271页

作者：徐寒广东省特种设备检测研究院珠海检测院

在X射线检测系统成像过程中,由于成像过程中电气噪声、射线噪声等的影响,导致X射线图像噪声明显。为进一步研究X射线图像中噪声的性质,本文用加性噪声总变分模型和乘型噪声总变分模型分别对X射线图像进行噪声去除,得出工业X射线图像中... 详细信息

在X射线检测系统成像过程中,由于成像过程中电气噪声、射线噪声等的影响,导致X射线图像噪声明显。为进一步研究X射线图像中噪声的性质,本文用加性噪声总变分模型和乘型噪声总变分模型分别对X射线图像进行噪声去除,得出工业X射线图像中存在加性噪声和乘型噪声,且乘型噪声总变分模型去除X射线焊缝图像中的乘性噪声更为有效。

关键词：总变分模型工业X射线图像去噪

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高阶模型的快速图像修补

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计算机工程与应用 2015年第11期51卷 154-157页

作者：宋锦萍郑昌燕河南大学数学与信息科学学院应用数学研究所河南开封475004

图像修补是图像复原研究中的一个重要课题。针对总变分模型在修补图像过程中存在的阶梯效应,将高阶偏微分方程(PDE)引入到图像修补中,采用罚方法及交替极小化算法求解该模型。通过仿真实验及结果分析说明该模型及算法的有效性和优越性。

关键词：图像修补总变分模型高阶模型罚方法交替极小化算法

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微焦点X射线图像乘性加性混合噪声的去除

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光学精密工程 2014年第11期22卷 3100-3113页

作者：高红霞吴丽璇徐寒康慧胡跃明华南理工大学精密电子制造装备教育部工程研究中心广东广州510640 华南理工大学自动化科学与工程学院广东广州510640 广东技术师范学院自动化学院广东广州510665

考虑微焦点X射线仪成像信噪比低,混合噪声污染严重等问题,提出了一种乘性、加性混合噪声去除方法。首先,建立了含乘性、加性混合噪声的图像模型;其次,基于总变分和稀疏表示原理分别构造了滤除加性噪声和乘性噪声的目标函数;最后,应用显... 详细信息

考虑微焦点X射线仪成像信噪比低,混合噪声污染严重等问题,提出了一种乘性、加性混合噪声去除方法。首先,建立了含乘性、加性混合噪声的图像模型;其次,基于总变分和稀疏表示原理分别构造了滤除加性噪声和乘性噪声的目标函数;最后,应用显式差分算法和梯度投影算法分步滤除加性噪声和乘性噪声。实验结果显示,与总变分去加性噪声方法相比,该方法处理后的图像平滑区域均值与标准差比(MSR)平均提升了10.9%,细节区域拉普拉斯梯度模(LS)平均提升了15.6%。这些结果表明:本文算法不仅有效滤除了微焦点X射线图像的混合噪声,并且较好地保留了图像细节特征,能够满足集成电路内部缺陷检测对图像平滑度和细节清晰度的要求。

关键词：微焦点X射线检测 X射线图像总变分模型稀疏表示混合去噪

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结合TV和Moreau包络的自适应修复模型

结合TV和Moreau包络的自适应修复模型

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作者：王彦婷重庆大学

学位级别：硕士

图像修复是建立相对应的退化模型,通过逆退化过程改善图像质量的一种方法。通常用于噪声、抖动、运动模糊、划痕等图像受损情况。图像修复方法按照修复原理不同,大致可以分为基于纹理合成和基于偏微分方程两种方法。随着偏微分方程与最... 详细信息

图像修复是建立相对应的退化模型,通过逆退化过程改善图像质量的一种方法。通常用于噪声、抖动、运动模糊、划痕等图像受损情况。图像修复方法按照修复原理不同,大致可以分为基于纹理合成和基于偏微分方程两种方法。随着偏微分方程与最优化理论体系的不断完善和发展,以及工业图像与数学理论学科之间的交叉与融合,基于偏微分方程的总变分图像复原模型已经成为一个广受关注的复原算法,并在实际生产与生活中具有很重要的应用价值。包络在概率论、信息论、物理、图像信号等领域都有重要应用,并且取得了很多重要的研究成果。其中,Moreau包络因为其良好的性质,在图像处理领域都受到广泛关注,比如:1)利用Moreau包络的可微性可以克服目标泛函不可微求解难点;2)Moreau包络算子的非扩张性可以保证解的存在;3)一个凸函数经Moreau包络替换后,不改变原凸函数的最优解。本学位论文主要工作如下:基于L1范数的总变分修复模型(TV/L1模型)是一个著名的图像修复模型,它的一个明显的优势是可以很好地保护图像边缘,但是在平滑区域常常会产生阶梯效应。为了缓解阶梯效应,基于TV/L1模型,本文提出一个自适应修复模型。该模型是通过用L1范数的Moreau包络替换TV/L1模型中的L1范数而得到的,同时利用反映图像局部信息的方差来实现Moreau包络参数的自适应选取。我们采用原始对偶不动点算法(PDFP2O)来求解这个模型,PDFP2O算法是近似向前向后分裂算法(PFBS)和基于邻近算子的不动点算法(FP2O)的结合。实验表明,本文模型不仅能保护图像的边缘,而且还能有效缓解平滑区域的阶梯效应。

关键词：图像修复总变分模型 Moreau包络 PDFP2O算法

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贝叶斯框架下的总变分图像去噪算法

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沈阳工业大学学报 2010年第6期32卷 693-698页

作者：肖宿韩国强沃焱华南理工大学计算机科学与工程学院广州510006

针对经典去噪模型易造成图像细节丢失以及确定性算法无法自动估计去噪过程中的未知参数等问题,提出一种新的图像去噪算法.该算法在贝叶斯框架下,用总变分模型(TV)和伽马分布分别刻画原始图像及未知参数的统计特征,并基于最大联合分布的... 详细信息

针对经典去噪模型易造成图像细节丢失以及确定性算法无法自动估计去噪过程中的未知参数等问题,提出一种新的图像去噪算法.该算法在贝叶斯框架下,用总变分模型(TV)和伽马分布分别刻画原始图像及未知参数的统计特征,并基于最大联合分布的推导,估计最优原始图像.总变分模型使最终的能量泛函非线性且不可微分,因此,引入迭代重加权最小二乘法(IRLS),通过迭代的方式用加权的L2范数逼近L1范数来表示图像的统计模型.实验结果表明,该算法可有效去除图像的噪声,提升去噪速度,使所恢复的图像在实际视觉效果和信噪比等方面均优于其他同类算法.

关键词：图像去噪贝叶斯框架最大联合分布先验模型总变分模型拉普拉斯分布数值计算迭代重加权最小二乘法

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数字图像修复关键技术研究

数字图像修复关键技术研究

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作者：李伟浙江大学

学位级别：博士

数字图像修复是数字图像处理领域中的一个重要分支，是指对一幅不完整的数字图像中缺失信息的重建过程，无论是在面向数字化照片处理的应用领域，如数字化的破损文物壁画、老照片的修复等，还是在面向图像高层语意理解的研究领域，如图... 详细信息

数字图像修复是数字图像处理领域中的一个重要分支，是指对一幅不完整的数字图像中缺失信息的重建过程，无论是在面向数字化照片处理的应用领域，如数字化的破损文物壁画、老照片的修复等，还是在面向图像高层语意理解的研究领域，如图像识别前需要进行遮挡物体去除和内容完整性修复等，均有着广泛的需求。数字图像修复是一个数学上的不适定逆向问题，需要人为地给定图像先验知识以引导图像修复的计算过程，生成一个视觉上完整、可被人眼接受的修复结果。因此如何构建有效的图像先验模型便是数字图像修复的关键科学问题。近年来，研究者们围绕着这个关键科学问题主要研究了三种类型的图像先验:图像平滑性先验、纹理相似性先验和基于统计特征的先验，并基于这些图像先验构建了众多具有不同特点的图像修复算法。当前数字图像修复领域中的问题主要集中在两方面:算法计算效率较低以及算法在处理不同类型图像修复情形的应用局限性，而本文也正是围绕着两个方面的问题展开研究，并完成了以下创新性研究工作:\n 1.针对基于平滑性先验所构建的图像修复算法在处理大尺寸高清图像修复时计算效率低的问题，提出了基于矩阵块分解的平滑图像修复并行算法。本算法从优化模型数学表示的具体形态出发研究了其内在的关联性和整体结构的冗余性，并通过三个方面的优化实现了平滑图像修复问题的快速高质量求解:通过矩阵块分解的方式将大型线性系统的优化转换为若干小线性系统的优化提高了计算效率和减小内存消耗;通过分层迭代的方式保证了优化结果的准确性;通过算法整体的可并行化设计充分利用了当前GPU的高性能。\n 2.利用平滑性图像先验和统计特征图像先验在处理图像修复问题时的互补性，提出了基于低秩总变分的图像修复目标模型，针对图像中全局规则几何结构和平滑性细节的修复均进行了有效的约束和引导。在模型优化方面，本文提出了基于乘数交替方向算法框架的子问题迭代机制以及针对每个子问题的最优化求解设计，实现了目标模型的快速高精度优化。此外，本文提出了三个扩展模型，包括对丢失像素区域的自适应优化的扩展模型、增强对于噪声鲁棒性的模型和面向图像内容旋转收缩等形变适应性模型，增强了算法对于更多图像修复情形的适用性。\n 3.将基于低秩总变分的图像修复算法进一步与纹理相似性先验进行整合，提出了基于全局图像块矩阵低秩分解的图像修复算法，实现了同时针对图像中主体结构、平滑内容和纹理内容进行修复的高质量图像修复算法。其中基于低秩总变分的图像修复算法对破损图像进行修复以生成一个精度略低但是恢复图像主体内容的结果，而后根据纹理相似性先验进行全局相似图像块匹配以整合图像中的冗余信息，随后利用协同滤波的方法从大量冗余信息中提取出图像本质内容的成分并构建出完整的修复结果，通过对这个过程的不断迭代，算法逐渐生成高质量的修复结果。\n 本文通过对以上内容的研究改进了数字图像修复领域当前研究现状中存在的一些不足，在一定程度上推进了该领域的相关研究工作的发展。

关键词：图像修复低秩矩阵分解总变分模型并行计算图像块匹配

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基于偏微分方程超声医学图像处理

基于偏微分方程超声医学图像处理

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作者：陈胜上海交通大学

学位级别：博士

医学图像平滑与分割是对医学图像进行分析的基本步骤,也是利用医学图像进行定量分析的一个至关重要的环节.不同成像模式的医学图像,如:CT、核磁共振(MRI)、超声图像具有不同的图像特征,也就需要不同的处理方法.本文在对医学超声图像预处... 详细信息

医学图像平滑与分割是对医学图像进行分析的基本步骤,也是利用医学图像进行定量分析的一个至关重要的环节.不同成像模式的医学图像,如:CT、核磁共振(MRI)、超声图像具有不同的图像特征,也就需要不同的处理方法.本文在对医学超声图像预处理,如:平滑或降噪作了基本研究后,重点对医学超声图像的分割算法做了一些研究工作.在分析超声图像特有斑点噪声和纹理特征的前提下,重点研究基于偏微分方程的非线性扩散模型的总变分平滑方法.经过平滑预处理后,着重研究与平滑方法基于统一偏微分方程的形变模型分割方法,对当前流行的主动活动轮廓线模型和基于该模型的数值解方法在医学超声图像分割中的应用作分析并改进.最后在对小儿心脏超声图像左心室与二尖瓣膜分割的基础上,利用弹性匹配算法对分割的轮廓线进行匹配.本文首先介绍了医学图像分割的研究背景和国内外的研究现状,分析了医学超声图像的特点,讨论了当前医学超声图像平滑与分割算法,比较它们的优缺点和应用对象,总结了当前算法存在的问题.最后得出基于偏微分方程的各向异性平滑方法特别适用于信噪比或对比度较差的超声图像增强.基于形变模型的分割技术特别适用于超声序列图像的分割,且能提高分割的鲁棒性和准确性,提高分割的自动化程度,减少人工干预.\n 本文对基于各向异性的总变分扩散方法作了重点研究.传统的各向同性平滑方法,如拉普拉斯平滑方法,虽然能去掉图像的斑点噪声,但同时也可能使超声图像中感兴趣目标具有的纹理特征变得模糊甚至丢失.针对这种情况,基于总变分的平滑方法得到重视,它可以在去除噪声的同时,对边缘和纹理信息进行增强.但是基于总变分方法的计算量大,用传统的松弛迭代算法的收敛速度比较慢.因此本文引入了多网格算法和共轭梯度算法解总变分问题.计算结果表明,共轭梯度法的收敛速度明显高于松弛法,而采用多网格法则可以使收敛速度得到进一步提高.针对目标边缘比较模糊或者各段边缘特征不尽相同的二维超声心动序列图像的分割,本文提出了一种改进的主动活动轮廓线模型.观察到相邻序列图像解剖结构具有相近的形状与位置信息,该模型利用弹性匹配的理论将来源于相邻图像分割好的信息结合到主动活动轮廓线模型中.在新模型中,模型的演化不仅受到经典的内部能量和外部能量的驱使,而且用一个匹配程度的能量来衡量先验形状与演化曲线的相似程度.其次,针对主动活动轮廓线模型中,初始化的曲线必须离分割目标比较近的要求,本文对相邻的先验形状利用广义哈夫变换来粗略估计初始化曲线的位置以利后续的分割.由于采用了此变换,该模型特别适用于相邻图像中位置变化比较大的解剖结构的分割,如瓣膜,此外,该方法解决了主动活动轮廓线模型可能收敛到局部最优解的缺点,提高了自动化分割程度.\n 最后,为了提高分割的鲁棒性和准确性,避免主动活动轮廓线分割方法容易出现的泄漏或误分割,本文在分割过程中引入心脏的形变模型,基于Duncan等提出的弹性匹配方法对心脏轮廓线进行匹配,以获得时间序列心脏超声图像中心室内壁与瓣膜的弹性匹配形变模型和运动状态.轮廓线匹配是计算机视觉研究中的一个重要课题.传统的轮廓线匹配方法大都是基于轮廓线特征的形式符号法描述,但是匹配的精度不高,本文着重研究了弹性匹配的理论,该方法用曲率来描述轮廓的形状,通过优化一个二项指标函数来完成轮廓匹配.其中第一项为弯曲变形指标,反映轮廓变形量,第二项是弹性约束项,用于表示相邻点的弹性约束的情况.引用Yang等对该方法的改进模型能将二维平面上的轮廓线用一维曲率变化来描述,减少计算量.

关键词：超声医学图像主动活动轮廓线总变分模型偏微分方程水平集弹性匹配心脏瓣膜

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非理想条件下的人脸识别算法研究

非理想条件下的人脸识别算法研究

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作者：辛晨哈尔滨理工大学

学位级别：硕士

如何消除非理想条件对人脸识别的影响,是该领域的研究重点之一,其核心内容是在变化的环境中求得不变的因素。现阶段的主要方法有总变分商图像模型、对数全变分模型、抗遮挡最佳面相合成算法等。本文在分析和总结非理想条件下人脸识别算... 详细信息

如何消除非理想条件对人脸识别的影响,是该领域的研究重点之一,其核心内容是在变化的环境中求得不变的因素。现阶段的主要方法有总变分商图像模型、对数全变分模型、抗遮挡最佳面相合成算法等。本文在分析和总结非理想条件下人脸识别算法的研究现状及发展趋势的基础上,针对消除光照、遮挡和姿势影响等技术进行了深入系统地研究。本文给出了三种消除变化环境影响的算法: 1.为了消除光照环境变化对人脸识别的影响,提出了一种基于总变分对数模型的偏微分二阶锥规划算法。该算法利用偏微分方程的各向异性扩散对图像进行多尺度空间分解,然后结合二阶锥规划在使用现有内部点方面的优势,得到了偏微分二阶锥规划算法,该方法可以提高光照变化环境下的人脸识别率。 2.针对遮挡对于人脸识别的影响,提出了交替最小化算法,主要解决去噪后的图像复原问题。该算法是在总变分模型的正则项和稀疏性约束的基础上提出的,并通过迭代算法加以准确求解,从而准确得到图像的边缘部分和纹理部分,较好地恢复图像。 3.在SIFT算法原理的基础上改进了匹配过程中的相似性度量准则。该准则在图像匹配过程中用绝对值距离和棋盘距离线性组合来代替欧氏距离。使得提取到的特征点的数量不会随着姿势的改变而有较大的改变,从而减少了匹配所需比较的关键点的数量。通过在多个人脸库上进行的大量实验都证明以上三种算法具有很高的可行性和有效性。

关键词：人脸识别特征提取总变分模型正则稀疏性约束相似性匹配

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